Pandas詳解十二之排序和排名

約定：

import pandas as pd
import numpy as np
           

排序和排名

根據條件對Series對象或DataFrame對象的值排序（sorting）和排名(ranking)是一種重要的内置運算。

接下來為大家介紹如何使用pandas對象的：sort_index() / sort_values() / rank() 方法。

一、對Series排序

對Series對象排序是最常用的，可以根據Series對象的索引、值排序。

• 根據索引排序

se1=pd.Series(np.arange(,),index=[,,])
se1.sort_index()
           

代碼結果：

1    10
2    12
3    11
dtype: int32
           

• 還能對字元索引排序

se2=pd.Series(np.arange(,),index=['c','d','a'])
se2.sort_index()
           

代碼結果：

a    2
c    0
d    1
dtype: int32
           

• 按降序排序

se2.sort_index(ascending=False)
           

代碼結果：

d    1
c    0
a    2
dtype: int32
           

• 按值排序

se3=pd.Series([,-,])
se3.sort_values()
           

代碼結果：

1   -5
0    3
2    7
dtype: int64
           

• NaN值會放在Series末尾

se4=pd.Series([,np.nan,-,np.nan,])
se4.sort_values()
           

代碼結果：

2   -7.0
0    3.0
4    5.0
1    NaN
3    NaN
dtype: float64
           

二、對DataFrame排序

• 通過axis參數可以對任意軸排序

df1=pd.DataFrame(np.arange().reshape(,),index=list("bac"),columns=list("yzx"))
df1
           

代碼結果：

y	z	x
b	1	2
a	3	4	5
c	6	7	8

df1.sort_index()
           

代碼結果：

y	z	x
a	3	4	5
b	1	2
c	6	7	8

df1.sort_index(axis=)
           

代碼結果：

x	y	z
b	2	1
a	5	3	4
c	8	6	7

• 根據一個列的值來排序

df2=pd.DataFrame({'a':[,,],'b':[,-,]})
df2.sort_values(by='b')
           

代碼結果：

a	b
1	3	-6
20	1
2	3	18

• 對多個列來排序

df2.sort_values(by=['a','b'])
           

代碼結果：

a	b
1	3	-6
2	3	18
20	1

三、排名

排名是根據Series對象或DataFrame的某幾列的值進行排名，.rank(method=，ascending=,…)傳回對值的排名。但需要十分注意如何處理出現相同的值。

• 平均排名

為相同的值配置設定一個平均排名

se5=pd.Series([,,,,,])
se5.rank()
           

代碼結果：

0    1.0
1    2.5
2    5.5
3    4.0
4    2.5
5    5.5
dtype: float64
           

• 順序排名

對于相同的值按照出現的順序排名

se5.rank(method="first")
           

代碼結果：

0    1.0
1    2.0
2    5.0
3    4.0
4    3.0
5    6.0
dtype: float64
           

• 最小值排名

對于相同的值都取小的排名

se5.rank(method="min",ascending=False)
           

代碼結果：

0    6.0
1    4.0
2    1.0
3    3.0
4    4.0
5    1.0
dtype: float64
           

• 最大值排名

對于相同的值都取大的排名

se5.rank(method="max",ascending=False)
           

代碼結果：

0    6.0
1    5.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    2.0
dtype: float64
           

• 降序排名

se5.rank(method="first",ascending=False)
           

代碼結果：

0    6.0
1    4.0
2    1.0
3    3.0
4    5.0
5    2.0
dtype: float64
           

謝謝大家的浏覽，

希望我的努力能幫助到您，

共勉！